因为感知器需要在瞬间完成
这也是为什么会有人说，模型很考验“算力”，大量判断运算。 这里需要注意的是，感知器只有“单个条件”输出的能力，也就是说，一个感知器最终只会输出一个结果，如图中的这种输出多个结果的形式，是因为下一列的多个感知器都会使用这个感知器输出的同一个结果来进行判断。 型神经元 上文提到的感知器，很容易爆发出一个致命问题：其中细小的一些权重变化，就会对后续结果造成很大影响。那么我们该如何保证最终输出的结果能满足我们的要求呢？ 修正偏差。 我们可以利用结果来反向修改权重，就像是工作中经常会做的“复盘”，这会使神经网络表现得如我们所愿。形神经元神经元就是这种可以自行复盘的人工神经元，是对早期感知器模型的改进，表面看与感知器很类似，但经过机器自行的复盘修正，其权重和偏差的微 突尼斯电话号码数据 小变化仅会导致其输出的微小变化，这也是一直所讨论的机器学习的关键基础——通过不断修正偏差来不断逼近有效结果。 这种修正能力的基础来源于函数，该函数的特点是连续且可微、
https://lh7-us.googleusercontent.com/HJ3KL-8m8l2b0y9ZbMVMN1eYnlnaPvdtpuNh1K7NO9kPESh_B2BowHsiLv0-Idi2GV7GAQsaXk8kpyNMG7-mI2vOBJjxkQFQQbusj7dmIKLN8qUYwRHay3SB7xlH2srA9WKFKKoqyUKG1xXD
非线性，具体解释比较复杂，属于数学概念，简单了解一下即可。 连续且可微：“连续且可微”是描述函数性质的两个重要概念，在机器学习中，连续且可微的激活函数如或允许使用基于梯度的优化算法来训练神经网络。 非线性：这个函数使得神经网络能够学习和模拟非线性数据关系，显著扩展了网络的功能和应用范围。它不遵循线性原则，即其输出与输入之间的关系不是简单的、成比例的关系。更具体地说，如果一个函数
頁:
[1]